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微信公众平台绑定网站,江门骏域网站建设,wordpress默认密码忘记,店面设计师岗位职责ReAct范式 ReAct范式是一种用于增强人工智能模型的推理能力的框架，结合了反应（Reaction）和行动（Action）。它主要通过让模型在处理复杂问题时，能够生成更为详细和准确的响应。ReAct方法通常涉及以下几个步骤： 反应：模型首先根据输入信息做出初步反应，提出相关的问题或…ReAct范式ReAct范式是一种用于增强人工智能模型的推理能力的框架，结合了反应（Reaction）和行动（Action）。它主要通过让模型在处理复杂问题时，能够生成更为详细和准确的响应。ReAct方法通常涉及以下几个步骤：反应：模型首先根据输入信息做出初步反应，提出相关的问题或反馈。这一阶段强调快速反应和对情境的理解。行动：基于初步反应，模型进行更深入的分析，可能包括查找信息、推理或者生成进一步的内容。这一阶段注重逻辑推理和系统性思考。迭代：通过不断调整反应和行动，模型能够在交互中逐步改进其输出，形成一个动态学习的过程。ReAct范式旨在提升人工智能在理解和生成自然语言方面的能力，使其在面对复杂问题时更加灵活和有效。通过这种方式，AI不仅能够提供准确的信息，还能在需要的时候进行深入分析和解释。工具链组合思路Step1, 用户提交任务描述Step2, Agent分析任务，决定使用哪些工具Step3, Agent通过ReAct框架调用相应工具Step4, 系统整合各工具结果，生成最终回答python from langchain.agents import Tool, AgentExecutor, create_react_agent from langchain.prompts import PromptTemplate from langchain.schema import AgentAction, AgentFinish from langchain_community.llms import Tongyi from langchain.memory import ConversationBufferMemory import re import json from typing import List, Union, Dict, Any import os import dashscope # 从环境变量获取 dashscope 的 API Key api_key = os.environ.get('DASHSCOPE_API_KEY') dashscope.api_key = api_key # 自定义工具1：文本分析工具 class TextAnalysisTool: """文本分析工具，用于分析文本内容""" def __init__(self): self.name = "文本分析" self.description = "分析文本内容，提取字数、字符数和情感倾向" def run(self, text: str) - str: """分析文本内容 参数: text: 要分析的文本 返回: 分析结果 """ # 简单的文本分析示例 word_count = len(text.split()) char_count = len(text) # 简单的情感分析（示例） positive_words = ["好", "优秀", "喜欢", "快乐", "成功", "美好"] negative_words = ["差", "糟糕", "讨厌", "悲伤", "失败", "痛苦"] positive_count = sum(1 for word in positive_words if word in text) negative_count = sum(1 for word in negative_words if word in text) sentiment = "积极" if positive_count negative_count else "消极" if negative_count positive_count else "中性" return f"文本分析结果:\n- 字数: {word_count}\n- 字符数: {char_count}\n- 情感倾向: {sentiment}" # 自定义工具2：数据转换工具 class DataConversionTool: """数据转换工具，用于在不同格式之间转换数据""" def __init__(self): self.name = "数据转换" self.description = "在不同数据格式之间转换，如JSON、CSV等" def run(self, input_data: str, input_format: str, output_format: str) - str: """转换数据格式 参数: input_data: 输入数据 input_format: 输入格式 output_format: 输出格式 返回: 转换后的数据 """ try: if input_format.lower() == "json" and output_format.lower() == "csv": # JSON到CSV的转换示例 data = json.loads(input_data) if isinstance(data, list): if not data: return "空数据" # 获取所有可能的列 headers = set() for item in data: headers.update(item.keys()) headers = list(headers) # 创建CSV csv = ",".join(headers) + "\n" for item in data: row = [str(item.get(header, "")) for header in headers] csv += ",".join(row) + "\n" return csv else: return "输入数据必须是JSON数组" elif input_format.lower() == "csv" and output_format.lower() == "json": # CSV到JSON的转换示例 lines = input_data.strip().split("\n") if len(lines) 2: return "CSV数据至少需要标题行和数据行" headers = lines[0].split(",") result = [] for line in lines[1:]: values = line.split(",") if len(values) != len(headers): continue item = {} for i, header in enumerate(headers): item[header] = values[i] result.append(item) return json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2) else: return f"不支持的转换: {input_format} - {output_format}" except Exception as e: return f"转换失败: {str(e)}" # 自定义工具3：文本处理工具 class TextProcessingTool: """文本处理工具，用于处理文本内容""" def __init__(self): self.name = "文本处理" self.description = "处理文本内容，如查找、替换、统计等" def run(self, operation: str, content: str, **kwargs) - str: """处理文本内容 参数: operation: 操作类型 content: 文本内容 **kwargs: 其他参数 返回: 处理结果 """ if operation == "count_lines": return f"文本共有 {len(content.splitlines())} 行" elif operation == "find_text": search_text = kwargs.get("search_text", "") if not search_text: return "请提供要查找的文本" lines = content.splitlines() matches = [] for i, line in enumerate(lines): if search_text in line: matches.append(f"第 {i+1} 行: {line}") if matches: return f"找到 {len(matches)} 处匹配:\n" + "\n".join(matches) else: return f"未找到文本 '{search_text}'" elif operation == "replace_text": old_text = kwargs.get("old_text", "") new_text = kwargs.get("new_text", "") if not old_text: return "请提供要替换的文本" new_content = content.replace(old_text, new_text) count = content.count(old_text) return f"替换完成，共替换 {count} 处。\n新内容:\n{new_content}" else: return f"不支持的操作: {operation}" # 创建工具链 def create_tool_chain(): """创建工具链""" # 创建工具 text_analysis = TextAnalysisTool() data_conversion = DataConversionTool() text_processing = TextProcessingTool() # 组合工具 tools = [ Tool( name=text_analysis.name, func=text_analysis.run, description="分析文本内容，提取字数、字符数和情感倾向" ), Tool( name=data_conversion.name, func=data_conversion.run, description="在不同数据格式之间转换，如JSON、CSV等" ), Tool( name=text_processing.name, func=text_processing.run, description="处理文本内容，如查找、替换、统计等" ) ] # 初始化语言模型 llm = Tongyi(model_name="qwen-turbo", dashscope_api_key=api_key) # 创建提示模板 prompt = PromptTemplate.from_template( """你是一个有用的AI助手，可以使用以下工具: {tools} 可用工具名称: {tool_names} 使用以下格式: 问题: 你需要回答的问题 思考: 你应该始终思考要做什么 行动: 要使用的工具名称，必须是 [{tool_names}] 中的一个 行动输入: 工具的输入 观察: 工具的结果 ... (这个思考/行动/行动输入/观察可以重复 N 次) 思考: 我现在已经有了最终答案 回答: 对原始问题的最终回答 开始! 问题: {input} 思考: {agent_scratchpad}""" ) # 创建Agent agent = create_react_agent(llm, tools, prompt) # 创建Agent执行器 agent_executor = AgentExecutor.from_agent_and_tools( agent=agent, tools=tools, memory=ConversationBufferMemory(memory_key="chat_history"), verbose=True, handle_parsing_errors=False # 关闭自动重试, True会严格检查重试 ) return agent_executor # 示例：使用工具链处理任务 def process_task(task_description): """ 使用工具链处理任务 参数: task_description: 任务描述 返回: 处理结果 """ try: agent_executor = create_tool_chain() response = agent_executor.invoke({"input": task_description}) return response["output"] # 从返回的字典中提取输出 except Exception as e: return f"处理任务时出错: {str(e)}" # 示例用法 if __name__ == "__main__": # 示例1: 文本分析与处理 task1 = "分析以下文本的情感倾向，并统计其中的行数：'这个产品非常好用，我很喜欢它的设计，使用体验非常棒！\n价格也很合理，推荐大家购买。\n客服态度也很好，解答问题很及时。'" print("任务1:", task1) print("结果:", process_task(task1)) # 示例2: 数据格式转换 task2 = "将以下CSV数据转换为JSON格式：'name,age,comment\n张三,25,这个产品很好\n李四,30,服务态度差\n王五,28,性价比高'" print("\n任务2:", task2) print("结果:", process_task(task2))提示词模版使用以下格式:问题: 你需要回答的问题思考: 你应该始终思考要做什么行动: 要使用的工具名称行动输入: 工具的输入观察: 工具的结果在 LangChain 中，{agent_scratchpad} 是一个重要的占位符变量，用于在智能体（Agent）运行过程中临时存储和传递中间步骤的信息（比如思考过程、工具调用记录等）。它的作用类似于一个“草稿本”实现细节ReAct框架：使用LangChain的ReAct框架，允许代理执行思考-行动-观察的循环：思考：分析任务，确定下一步行动行动：调用适当的工具观察：分析工具返回的结果重复：根据观察结果继续思考，直到任务完成工具注册与调用：每个工具需要以特定格式注册，包括名称、描述和执行函数：Tool(name=tool_instance.name,func=tool_instance.run,description="工具描述...")内存与上下文：系统使用ConversationBufferMemory存储对话历史，使代理能够参考之前的交互memory=ConversationBufferMemory(memory_key=“chat_history”)